[發(fā)明專利]基于條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型的工程結(jié)構(gòu)荷載反演方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911405538.X
• 申請日: 2019-12-30
• 公開（公告）號: CN111241614B
• 公開（公告）日: 2022-08-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張鶴;徐誠侃;周鵬;王莉
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號: G06F30/13
• 分類號: G06F30/13;G06F30/23;G06F119/14;G06N3/04;G06T7/90;G06T11/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 賈玉霞

1.一種基于條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型的工程結(jié)構(gòu)荷載反演方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)首先通過有限元計算或現(xiàn)場實測得到不同荷載下結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)響應(yīng)信息，根據(jù)顏色漸變條將結(jié)構(gòu)響應(yīng)信息及加載情況分別繪制成圖像，并進(jìn)行分類、整理、配對，建立樣本庫；

所述的步驟(1)中，得到結(jié)構(gòu)響應(yīng)信息的方法具體為：

在不知道結(jié)構(gòu)內(nèi)部情況時，通過布設(shè)大量密集的應(yīng)變片，測得不同荷載條件下的結(jié)構(gòu)響應(yīng)，通過插值法得到對應(yīng)的完整結(jié)構(gòu)響應(yīng)信息；

在知道結(jié)構(gòu)內(nèi)部情況時，通過有限元計算得到不同荷載條件下的結(jié)構(gòu)響應(yīng)，得到對應(yīng)的完整結(jié)構(gòu)響應(yīng)信息；

所述的步驟(1)中，根據(jù)顏色漸變條將其繪制成圖像的方法具體為：根據(jù)顏色漸變條jet，將每一個位置的結(jié)構(gòu)響應(yīng)信息或荷載大小轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的像素值，并進(jìn)行繪制成圖片；

(2)基于條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型，通過樣本庫訓(xùn)練兩個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：生成網(wǎng)絡(luò)G和判斷網(wǎng)絡(luò)D；

(3)將生成模型輸出的荷載信息圖像，并通過像素值標(biāo)定其中的荷載值；

(4)測試階段，將現(xiàn)場測得的結(jié)構(gòu)響應(yīng)信息繪制成圖像，輸入步驟(2)中訓(xùn)練好的生成網(wǎng)絡(luò)G，得到對應(yīng)的荷載信息圖像，并通過荷載信息圖像中的像素值標(biāo)定其中的荷載值；

所述的步驟(2)中，生成網(wǎng)絡(luò)G用來根據(jù)結(jié)構(gòu)響應(yīng)信息反演結(jié)構(gòu)荷載，判斷網(wǎng)絡(luò)D用來區(qū)分輸入的荷載信息是來自生成網(wǎng)絡(luò)G還是真實的荷載信息，所述的條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)以結(jié)構(gòu)響應(yīng)信息為條件，其目標(biāo)函數(shù)為：

其中，x來自數(shù)據(jù)庫內(nèi)的結(jié)構(gòu)荷載圖像，y表示包含結(jié)構(gòu)響應(yīng)信息地圖像；V(D,G)表示博弈問題中的價值函數(shù)，即需要優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)；x～p_data(x)表示x服從數(shù)據(jù)庫內(nèi)結(jié)構(gòu)荷載圖像分布p_data，表示在p_data分布下求期望；x～p_z(z)表示x服從先驗分布p_z，p_z為[-1,1]內(nèi)的均勻分布，即z為[-1，1]內(nèi)隨機采樣的向量，表示在p_z分布下求期望；D(x|y)表示輸入x在結(jié)構(gòu)響應(yīng)信息控制參數(shù)y的條件下經(jīng)過判斷網(wǎng)絡(luò)D的輸出；G(z|y)表示輸入向量z在結(jié)構(gòu)響應(yīng)信息控制參數(shù)y的條件下經(jīng)過生成網(wǎng)絡(luò)G的輸出圖像；D(G(z|y))表示G(z|y)經(jīng)過判斷網(wǎng)絡(luò)D的輸出。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型的工程結(jié)構(gòu)荷載反演方法，結(jié)構(gòu)響應(yīng)信息具體可以是：應(yīng)力場、應(yīng)變場、位移場、內(nèi)力場。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型的工程結(jié)構(gòu)荷載反演方法，其特征在于，所述的步驟(2)中，采用的生成網(wǎng)絡(luò)G是一個U型網(wǎng)絡(luò)，包含Encode和Decode兩部分，Encode部分是一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過八個卷積層從結(jié)構(gòu)響應(yīng)信息的圖片中提取出特征，Decode部分是一個反卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過八個反卷積層將Encode部分提取出的特征生成出結(jié)構(gòu)荷載信息的圖片。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型的工程結(jié)構(gòu)荷載反演方法，其特征在于，所述的步驟(2)中，采用的判斷網(wǎng)絡(luò)D中，首先將結(jié)構(gòu)響應(yīng)信息的圖片及生成的結(jié)構(gòu)荷載信息圖片拼接在一起，再通過五個卷積層和一個全連接層的網(wǎng)絡(luò)，最后得到判斷網(wǎng)絡(luò)D的輸出。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型的工程結(jié)構(gòu)荷載反演方法，其特征在于，所述的步驟(3)中，標(biāo)定G模型生產(chǎn)的結(jié)構(gòu)荷載信息圖像中響應(yīng)信息的方法具體為：根據(jù)顏色漸變條jet，將每一個位置的像素值轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的結(jié)構(gòu)荷載信息。